Más allá de las expectativas: agentes de IA y el próximo capítulo del trabajo

Los agentes de IA, o agentes autónomos, están en sus inicios. Muy temprano: el final de la primera entrada temprano. El campo está repleto de innovación, desde investigaciones innovadoras hasta pruebas de conceptos y aplicaciones prácticas, todo lo cual deja entrever el enorme potencial de la IA. 

No hay duda de que los agentes autónomos transformarán todas las industrias, y sus capacidades se extenderán más allá de la mera automatización de tareas para rediseñar flujos de trabajo, simular escenarios complejos y reducir la necesidad de intervención humana en diversos procesos. Estamos viendo un futuro (a corto plazo) en el que los agentes podrán ejecutar simulaciones a gran escala, rediseñar campañas de marketing o incluso automatizar procesos complejos de pruebas de I+D.

Boston Consulting Group (BCG) destaca el salto evolutivo desde grandes modelos de lenguaje (LLM) hasta agentes autónomos diseñados para ejecutar tareas de un extremo a otro, monitorear resultados, adaptar y usar herramientas de forma autónoma para lograr objetivos. Representan un paso significativo hacia una verdadera inteligencia artificial, capaz de funcionar de forma independiente sin supervisión humana continua. 

En términos de tamaño de mercado, la IA autónoma y los agentes autónomos se valoraron en 4.8 millones de dólares en 2023 y se estima que registrarán una tasa compuesta anual de más del 43% entre 2023 y 2028, alcanzando los 28.5 millones. Está claro que estamos en la cúspide de un cambio de paradigma. una fase llena de anticipación, entusiasmo, escepticismo y evaluación pragmática. Este cambio no se trata sólo de avances tecnológicos; se trata de redefinir nuestro enfoque hacia el trabajo, la productividad y la innovación. Casi todos los inversores, fundadores, desarrolladores y entusiastas de la tecnología están tratando de comprender el impacto que tendrá esta tecnología en la forma en que trabajamos durante nuestra vida y más allá, y evaluar las implicaciones para sus operaciones y objetivos estratégicos. 

Sin embargo, por el momento, carecemos de la capacidad de comprender plenamente la magnitud del cambio de masa que esto provocará. Todo lo que podemos hacer es especular. Este artículo es solo eso: mi especulación sobre la dinámica en desarrollo de los agentes autónomos y sus implicaciones para los fundadores, los inversores y la economía en general. Hablaré sobre cómo nosotros en Forum Ventures pensamos e invertimos en el espacio, además de brindar un mapa de mercado con las empresas que creemos que están liderando la exploración. 

Dónde estamos hoy

A pesar de los considerables avances en la investigación y la prueba de conceptos, todos todavía estamos tratando de darle sentido y proyectar cómo aprovechar todas las capacidades de los agentes de IA. Hasta el momento, hay una confluencia de tres tendencias:

1. Avances en el dominio y la eficiencia de la IA, ampliando los límites de lo que es posible. 
2. El costo cada vez menor de las capacidades de acción, como ChatGPT 4.0, por ejemplo, hace que el uso de agentes de IA sea más accesible para más personas y provoca una adopción más amplia y la aceptación general de esta tecnología.
3. La democratización del acceso a la IA, de código abierto o no, permite que una gama más amplia de entidades exploren e implementen soluciones de IA, acelerando así el ritmo de la innovación.

Como ocurre con cualquier tecnología nueva, especialmente una transformación tan grande como ésta, hay una serie de desafíos que están en proceso de abordarse. Aquí están los dos primeros:

1. Seguridad y precisión

Hay un creciente interés en desarrollar la infraestructura necesaria para garantizar el despliegue seguro y ético de los agentes de IA. Para muchas industrias y empresas, no hay margen de error. Si un LLM tiene una tasa de alucinaciones de tan solo el 0.1%, nunca se podría confiar en él en ningún proceso crítico, y esta tasa de error debe ser aún menor para un proceso de 10 o 100 pasos. Resolver esto es fundamental para una adopción generalizada, y muchas empresas están esperando antes de adoptar los LLM, ya sea como parte de su conjunto tecnológico o como una forma de operar completamente nueva. 

Se están estableciendo herramientas para monitorear la precisión y la seguridad a través de la observabilidad y la autorización de los usuarios, así como marcos éticos, para fomentar un enfoque responsable de la integración de la IA. Hemos visto que algunas empresas lo hacen bien, PrivadoAI siendo uno de ellos. Utilizan la inferencia para asegurarse de que las empresas no se capaciten con datos privados para que no se filtren. También estamos muy entusiasmados con la llegada al mercado de nuevas empresas como SafeguardAI, un agente de IA autónomo que protege contra las alucinaciones, lo que permite a las empresas implementar el uso de IA generativa más rápido.

Además, se están desarrollando herramientas como métricas de evaluación automática, marcos de evaluación humana y conjuntos de datos de diagnóstico para ayudar en la evaluación y mejora de la precisión de los LLM. Estas herramientas ayudan a los investigadores y desarrolladores a identificar las fortalezas y debilidades de los LLM y guiar nuevos avances en el campo.

2. Interacción humano-IA

El desafío aquí es hasta qué punto los humanos deberían interactuar con un software que sea autónomo. Existen preocupaciones sobre los riesgos potenciales de que los sistemas de IA funcionen sin suficiente control humano, es decir, cuánta autonomía es demasiada. Pero también debemos determinar hasta qué punto queremos que los humanos participen y qué nivel de interacción humana crea más seguridad al tiempo que limita los sesgos y disminuye la posibilidad de error humano. Todavía no tenemos buenas respuestas para esto, a ninguna escala razonable.

Desde una perspectiva oportunista, tengo la esperanza de que podamos definir un nuevo paradigma para que el software autónomo opere bajo el control de los humanos de manera que sea monitoreado y observado para que los humanos puedan evitar que sucedan cosas potencialmente "fatales" como si fuera un sistema mucho más grande. versión de una crisis repentina en la economía. En mi opinión, aquellos que puedan construir esto ganarán y brindarán oportunidades de transformación. 

El cambio de procesos orientados a tareas a procesos orientados a objetivos

No habrá ningún sector o campo de trabajo que quede al margen de los agentes de IA, y muchos de los cambios que se producirán se producirán en el futuro cercano. en mi opinion ohUno de los impactos más profundos que tendrán los agentes de IA es el cambio de procesos orientados a tareas a procesos orientados a objetivos. Hoy en día, ingresas algo en una computadora, como “escríbeme un artículo de opinión sobre los agentes de IA”, y la computadora te devuelve algo, que luego actúas. Este es un mensaje muy orientado a tareas y aún requiere que el usuario capacite al agente de acuerdo con los objetivos y el tono de voz de la persona. Sin embargo, se limita a esto y, por lo tanto, el resultado está determinado en gran medida por la calidad de la capacitación, más los objetivos predeterminados (y posiblemente limitados) del usuario, que todavía depende en gran medida de las acciones humanas. 

El poder subutilizado de los agentes de IA reside en el poder del trabajo orientado a objetivos. El futuro ya no será una descripción mecánica de procesos paso a paso o una ingeniería rápida y complicada para los procesos. Las empresas y los líderes deberían cambiar su forma de pensar sobre cómo construyen y utilizan procesos autónomos basados ​​en reglas, mediante los cuales se prescriben objetivos y los agentes determinan el mejor camino a seguir para lograr ese resultado (con intervenciones humanas apropiadas). Un ejemplo de esto podría ser: "resérveme un evento en la ciudad de Nueva York con 100 profesionales que quieran aprender sobre cómo la IA está penetrando el mercado de la salud de EE. UU. a través de uno de nuestros oradores". En un caso como este, la IA se utilizará para poner en práctica el pensamiento estratégico más allá del alcance limitado de posibilidades que podría lograr una tarea simple.

Esta es una forma completamente nueva de pensar y trabajar. Casi no existe ningún conjunto de objetivos que persigamos actualmente con una computadora que no se persigan de manera muy diferente. Este será un cambio fundamental en cómo nos orientamos y cómo se concibe y ejecuta el trabajo. 

Monetización y dinámica del mercado

A medida que la IA se vuelve más integral en los modelos de negocio, se están reevaluando las estrategias tradicionales de monetización. Por ejemplo, en este momento en el software empresarial, generalmente los clientes compran puestos y uso. Del lado del consumidor, la gente realiza compras dentro de la aplicación. Nuestra hipótesis es que esto cambiará de tal manera que cada vez más las empresas de software podrán vender resultados, en lugar de herramientas. ¿Pagarán las personas y las empresas por los resultados? ¿Para alcanzar sus objetivos? No estamos seguros todavía. Pero vemos esto como un reflejo de la tendencia más amplia hacia compromisos basados ​​en valores. Sin embargo, existen desafíos a la hora de predecir la rentabilidad y gestionar los costos, especialmente dada la naturaleza computacionalmente intensiva de las tecnologías de IA. 

Decidir en quién y en qué invertir en la etapa más temprana

Siempre que invertimos en esta etapa inicial, el fundador es una de las mayores apuestas que hacemos, analizando tanto la adecuación del fundador al mercado como su personalidad. Con los agentes de IA, esta lente se vuelve aún más importante porque con tantas incógnitas, la solución que se construye hoy probablemente no será la que se construirá mañana, pero el fundador seguirá siendo el mismo. Por lo tanto, analizamos no sólo la adecuación del fundador al mercado, sino también su apego al problema, cómo ven el problema planteado de manera diferente al paradigma existente, que están dispuestos a aceptar lo desconocido y que tienen plasticidad y flexibilidad para hacerlo. mantener el ritmo de un mercado que tiene tanto flujo. 

Después del fundador, analizamos el mercado y analizamos si existe un gran mercado total al que dirigirse y un camino creíble hacia una oportunidad de ingresos de mil millones de dólares. Estamos abiertos tanto a mercados heredados como proptech y cadena de suministro, como a mercados más flexibles y con visión de futuro como fintech y comercio electrónico, siempre que la solución/herramienta de inicio ofrezca una mejora funcional gradual con respecto a la forma anterior.

Nuestro tercer enfoque al evaluar una solución de agente de IA es si la herramienta será compatible en un futuro de software centrado en la IA. En otras palabras, ¿la solución propuesta se integrará perfectamente y mejorará la forma en que vemos el futuro panorama del software y se apilará dentro de ese mercado?

Todavía no podemos hacer predicciones adecuadas basadas en costos. En este momento, las empresas de IA son fundamentalmente menos rentables que las empresas SaaS. Los costos asociados con el procesamiento y análisis de datos en sistemas de IA pueden acumularse rápidamente. Será necesario que haya avances a corto plazo que mejoren la eficiencia de la IA y reduzcan los costos operativos antes de que podamos realizar este tipo de evaluación. Idealmente, existen avances que reflejan Ley de Moore en el sector de la IA, y tanto los costos de energía como de chips se reducen debido al aumento de las inversiones. Si podemos encontrar un equilibrio en el que la IA no sólo sea innovadora sino también económicamente sostenible, entonces estaremos dorados. Pero todavía hay muchas incógnitas, y la mayoría de nosotros estamos adivinando (haciendo especulaciones informadas, para decirlo amablemente).

Un 'mundo feliz' de posibilidades

La mayoría de la gente considera que la introducción de ChatGPT es el “momento iPhone” de la IA. Sin embargo, no creo que hayamos llegado allí… todavía. Hasta la fecha, estas interfaces de chat no han hecho mucho más que optimizar nuestros flujos de trabajo actuales. Si bien estas herramientas sin duda han hecho que las tareas sean más fáciles de gestionar, nuestro enfoque sigue estando fundamentalmente orientado a las tareas. La visión más amplia es transformar esta dinámica por completo, donde la IA podrá poner en práctica el pensamiento estratégico y realizar resultados complejos, con incluso menos participación de los humanos. Por lo tanto, el verdadero momento del iPhone podría ser la presentación de los agentes de IA como el conjunto de aplicaciones B2B predeterminado, lo que a su vez tendrá un impacto enorme en el futuro del trabajo. 

Dentro de una década, no hay duda de que miraremos hacia atrás y nos maravillaremos con la idea de que solíamos operar en base a listas de tareas pendientes en lugar de establecer objetivos estratégicos y permitir que la IA nos ayudara a iterar y perfeccionar esos objetivos. Este cambio hacia un entorno de trabajo orientado a objetivos representa no sólo una evolución en la tecnología sino una transformación en la forma en que conceptualizamos y abordamos nuestro trabajo. 

El camino a seguir está lleno de incertidumbres, pero el potencial de la IA para revolucionar las industrias, amplificar el potencial humano, impulsar un progreso significativo y ofrecer valor duradero es innegable. Nuestro compromiso es navegar estas incertidumbres e identificar, apostar y apoyar iniciativas de IA en etapa inicial y las mentes brillantes que están dando vida a sus visiones.